北京工业大学彭永臻院士团队WR：颠覆传统认知！可定量预测曝气时间和活性变化！改写污泥龄和污泥浓度的硝化机理模型（工业3.0）

图片摘要

成果简介

北京工业大学彭永臻团队 Water Research 上发表了题为“ Predicting aeration time and nitrite accumulation rate variations for Partial Nitritation: A model incorporating nitrogen oxidation rate dynamics ”的研究论文（ https://doi.org/10.1016/j.watres.2024.122615 ）。文章通过将污泥龄（ Sludge retention time ， SRT ）改写为污泥排放比例（ Sludge discharge ratio ， SDR ），将污泥浓度（ Mixed liquid suspended solids ， MLSS ）改写为氮素氧化活性，其中氮素氧化活性包括氨氧化活性（ Ammonia oxidation rate ， AOR ）和亚硝酸盐氧化活性（ Nitrite oxidation rate ， NOR ）。成功构建了总容积氮负荷（ Total volumetric nitrogen loading ， TVNL ）、 SDR 和活性之间的模型，该模型 可定量计算稳定状态下的曝气时间和氮氧化活性 。随后量化了食微比（ F/M ）和比生长速率（μ）的关系，该模型 可定量预测氨氧化菌和亚硝酸盐氧化菌的生长量，为短程硝化形成和破坏的模型研究奠定坚实基础 。

研究结果对传统活性污泥动力学理念有颠覆性挑战：

1. 硝化功能因为功能简单，营养物质单一，可以进行单独的建模。

2. 在特定工况下（一定的 SDR 和 TVNL ），产生的稳定期总活性和硝化微生物总数可直接计算，该值为定值，且与污泥浓度（ MLSS ）无关。

3. 在 TVNL 和 SDR 不变的情况下，溶解氧、温度和 pH 仅影响硝化微生物的表观活性，硝化微生物的本征活性（微生物数量及其数量对应的最大活性）不变。

4. F/M 的变化是硝化微生物增长或减少的根本原因，排泥、 pH 值、溶解氧和温度等因素，都是通过改变 F/M 值，影响硝化微生物的增长和本征活性，且变化量可通过 F/M 与μ的关系进行定量。

引言

据统计，曝气单元的电能消耗占城市污水处理厂运行电能消耗的 60-70% ，占电能消耗的最大部分。城市污水处理厂的设计要求往往有较大冗余，其必须满足冬季低温下的氨氮氧化需求，而春夏秋季的曝气单元往往存在大量的过曝气情况，过度曝气时间往往超出需求量的 40% 以上。因此，根据数学模型调整曝气区的长短十分重要。

在低碳氮比城市污水处理过程中，氨氮氧化往往是曝气过程的限速步骤，在氨氮完全转化为硝酸盐后，化学需氧量（ COD ）往往可以达标。因此，可以通过控制氨氮氧化过程，进而控制水厂的曝气单元。而氨氧化速率和亚硝酸盐氧化速率随温度和底物浓度的变化而变化，导致曝气时间的变化往往不可预测。因此，需要从机理层面，对氨氧化速率和亚硝酸盐氧化速率进行定量预测，以更好地管理不同操作条件和抑制条件下的硝化过程。

两步硝化模型，提供了非常好的研究平台，通过关注三个基本参数：产量（ Y ）、比生长速率（ μ ）和衰减速率（ K _d ），来形容系统状态。但对比以往研究，不同反应器、工作条件、温度、污泥停留时间和总容积氮负荷的差异导致了参数取值范围较大，加剧了其不可比性。这种可变性使实际应用和长期操作中，最大 AOR 和 NOR 的预测变得复杂。因此，需要更统一和适应性的硝化模型，能够应对不同水厂和进水波动导致的活性变化。

为了解决参数的不可比较和大取值范围的问题，本研究通过在不同 SRT 和 TVNL 值条件下，连续监测 AOR 和 NOR ，构建统一硝化动力学参数（ μ ， Y ， K _d ），模型可以预测稳态下的 AOR 和 NOR 。通过量化 μ 与 F/M 之间的关系，模型可以预测 AOR 和 NOR 的非稳态值和变化量。

图文导读

模型构建

假设验证一：接种污泥和污泥浓度不影响稳态生物活性和数量

图 1. 25 ℃时接种污泥浓度对 AOR 和 NOR 的影响，每周期 TVNL=40 mg/L ， SDR=5%

在相同的运行参数下（ TVNL=40 mg/L ， SDR=5% ），接种不同浓度的活性污泥，观察到 AOR 和 NOR 不断增加，并最终稳定在 11.2 mg NH ₄ ⁺ -N/L∙h ^-1 和 16.3 mg NO ₂ ^- -N/L∙h ^-1 的平台值。同样， amoA 、 Nitrospira 和 Nitrobactor 基因的丰度最终达到 1.07±0.06×10 ¹⁰ 、 9.60±0.25×10 ⁹ 和 3.31±0.20×10 ⁹ copies /L 。这表明该体系中的硝化功能保持稳定。同时，在所有测试中， MLSS 每周期持续下降约 5% ，相当于 5% 的 SDR ，这表明当只有 AOB 或 NOB 底物存在时， MLSS 生长缓慢，难以评估生物量。稳定的 AOR 或 NOR 值以及相应 MLSS 的持续下降表明， AOR 和 NOR 的稳定值对于给定的操作参数是一致的，与 MLSS 的变化无关。 AOB 和 NOB 在微生物群落中的比例应不断增加。 这个试验解决了两个问题。首先，单一硝化功能的稳定值不同于具有复杂功能的活性污泥种群的稳定状态，且硝化功能动力学参数的确定不需要 1-2 个 SRT 的长期试验解释。第二，在相同的 SDR 、 TVNL 和 SRT 条件下，接种污泥只影响达到平衡值所需的周期数，且不影响平衡值。

假设验证二：温度仅影响表观活性不影响本征活性（生物数量和最大活性）

图 2. SDR = 5% 和 TVNL = 40 mg/L 时温度对 AOR 和 NOR 的影响

静态模型的构建

推导出的方程有效地量化了 SBR 中给定 SRT 和 TVNL 的稳态条件下产生的总 AOR 和 NOR ，从而简化了单位体积氮负荷与单位体积微生物活性之间的关系。这种简化有助于精确控制曝气时间，而不依赖 SBR 中的 MLSS 参数。

图 3. TVNL 和 SDR 对 25℃ 时 AOR 和 NOR 的影响： a ）在 TVNL=40 mg/L cycle ^-1 和 25℃ 时不同 SDR （ 2-10% ）对 AOR 和 NOR 的影响； b ） TVNL 不同（每个周期 20-60 mg/L ）对 SDR=5% 和 25℃ 时 AOR 和 NOR 的影响； c ）与 SRT 和 TVNL 的丰度和活性之间的关系； d ）将 AOR 和 NOR 与 TVNL 和 SRT 拟合

静态模型实验结果表明， 在 TVNL 不变的情况下， AOR 、 NOR 与 SDR 之间呈负相关。在 SDR 不变的情况下， AOR 、 NOR 与 TVNL 之间呈线性关系（ R² > 0.99 ）。

动态模型的构建

根据细菌生长曲线理论，细菌在稳定期前和滞后期后的生长可分为三个部分：加速生长阶段、指数生长阶段和减速生长阶段。本研究没有表现出明显加速阶段的显著特征；因此，我们忽略了这一时期。 μ _act 和 F/M 比值用分段指数函数表示，包含具有较高 F/M 值（指数增长阶段）和较低 F/M 值（减速阶段）。

图 4. AOR 和 NOR 的比增长率（ μ ）与 F/M 的关系

实验结果表明，在指数增长阶段（ AOB ： F/M > 6.8 ， NOB ： F/M >5.7 ），主要模拟了 AOR 和 NOR 的指数增长过程。 AOB 和 NOB 的指数系数分别为 0.02772 和 0.009682 。在减速生长阶段（ AOB ： F/M≤6.8 ， NOB ： F/M≤5.7 ），公式描述了 AOR 和 NOR ，在指数增长后，如何接近其稳态值。当计算出的 μ _act 等于 SDR 时，存在一个临界 F/M 值，表明增长率与污泥排放速率相匹配，此时动态模型的值与静态模型的值相对应。例如，当 SDR 为 5% ， TVNL 为 40 时，静态模型预测的 AOR 为 11.2 mg N/L h ^-1 ，而动态模型估计其为 11.6mg N/L h ^-1 （由 Matlab 程序模拟）。这一观察结果准确地反映了比生长速率在当 F/M 值接近临界阈值时快速下降，这符合微生物生长曲线理论。

模型的应用和启发

1. 模型可直接应用于城市生活污水曝气控制系统

该模型可以直接应用于曝气控制中，在推流式反应器中，特定 TVNL 和 SRT 产生的生物质分布在曝气池和二沉池中，如果应用这些方程计算曝气时间和活性，需要额外确定系统中活性污泥的总量。 AOB 和 NOB 均匀分布在所有这些固体上，这意味着 MLSS 仅在推流式反应器中重要。因此，曝气控制系统无需过多的在线氨氮监测仪表，仅仅需要数个污泥浓度监测探头。此外，本研究为机理模型，模型的验证显示，其在不同反应器形式、运行参数、地点和操作方式之间具有较强的通用性，无需复杂的校正和一厂一策。这些优势将大大节约曝气系统建设成本，降低推广难度。

2. 纯生物膜或好氧颗粒污泥的优势阐述

由于在一定 TVNL 和 SRT 下，所产生的 AOB 和 NOB 的数量和活性为定值，这表明反应器形式和污泥形式对曝气能耗有着极大的影响。

图 5. 序批式反应器和连续流反应器的 AOB 分布区别

对于悬浮污泥系统，假设进入反应器的营养物质总量为定值，对于序批式反应器而言， AOB 全部生长在反应器中，且全部处于工作状态。而对于连续流反应器而言， AOB 均匀分布在全部反应器中，包括厌氧区、缺氧区、好氧区、二沉池和回流渠中，这意味着 SBR 反应器中的 AOB 理论活性应连续流反应器中好氧区的数倍。

假设在连续反应器中，悬浮污泥和固定污泥系统也有着巨大的区别。固定污泥系统，如纯生物膜或好氧颗粒污泥， AOB 仅生长在好氧区，则好氧区的 AOB 丰度理论为悬浮污泥的数倍。则固定污泥系统有先天的节能优势。

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本研究成功地建立了硝化的综合动态模型。通过将新的理论框架与经验数据相结合，该模型增强了我们对 AOB 和 NOB 的不同操作参数的动力学的理解。所得的初步结论如下：

一、在稳态模型中， AOR 和 NOR 仅由 SDR （ 1/SRT ）和 TVNL 决定，且与 TVNL 成正比，与 SDR 成负相关。在稳态模型的验证中，以往研究在不同 TVNL 、 SRT 、温度和 DO 下的曝气时间与该模型非常吻合。这为控制硝化过程所需的精确曝气控制系统提供了坚实而统一的理论基础。

二、在动态模型中，对 AOB 和 NOB 的比生长速率与食微比之间的关系进行了量化。根据食微比值的大小将模型分为两部分，分别代表稳定期 AOR 和 NOR 值以及指数增长期 AOR 和 NOR 的快速增长。在动态模型的验证中，短程的形成和破坏可以很好的拟合。这为应对污水处理厂的水质波动导致的硝化活性变化提供了坚实的理论基础。